[发明专利]一种配电网状态估计异常识别方法及其装置

摘要

一种配电网状态估计异常识别方法及其装置，涉及配电自动化领域。目前，人工查找问题的效率低、周期长，存在着识别问题不全面等缺点，无法有效的提高配电网量测合格率。本发明包括以下步骤：自动从SCADA系统定时读取电网模型和断面，生成实时网络拓扑，采用配电网状态估计算法对数据进行处理，识别出不合格量测，根据预置的规则，识别出导致量测异常的设备，判断设备主人，并向设备主人发出短信，及时通知运行人员做相关处理。本技术方案减少人工校对、检查环节，降低了成本，提高了效率。

主权项

1.一种配电网状态估计异常识别方法，其特征在于包括以下步骤：1）自动从SCADA系统定时读取电网模型和断面；2）生成实时网络拓扑；3）采用配电网状态估计算法对数据进行处理；4）识别出不合格量测，根据预置的规则，识别出导致量测异常的设备；5）判断设备主人，并向设备主人发出短信或微信；采用通用的文件方式，自动从网络装置或自动化系统中读取电网模型和断面，重构电网模型，确定实时网络拓扑，采用状态估计算法对数据进行加工处理，识别出不合格量测，根据预置的规则，判断出导致量测异常的设备，发送通知给相关人员，指导巡视排查缺陷；其中识别方法包括：A)坏量测识别,利用状态估计结果，自动发现坏量测，所述的坏量测包括指量测值与真实值不符或偏差过大而无法使用，包括：偏差量测，利用有功无功量测值来检查电流量测，发现可能的有功、无功、电压、档位的坏量测；量测方向，基于量测区域平衡度检查，发现可能的潮流方向错误开关辨识：利用开关支路有功潮流计算和专家库发现可能的错误开关遥信；在坏量测识别出以后，用CIM/E方式输出坏量测；B)死数据与跳变数据识别；利用状态估计结果，自动发现死数据和跳变数据，所述的死数据是由于采集装置或通道各种原因引起的不再发生变化的数据；而跳变数据则指数据突然发生较大的变化，而这些数据实际上是不可能发生较大变化的；所述的死数据包括通过对连续多个断面的累计比较才能发现的不再发生变化的数据；所述的跳变数据包括通过对连续多个断面的比较后发现的突变数据；在列数据与跳变数据识别出以后，用CIM/E方式输出；C)异常设备识别；根据量测位置、类型、数量识别与一次设备、通道、传感器的关系，识别出可能引起异常的设备；当发现某变电站开关出现坏量测时，而开关附件量测均正常，则说明此坏量测可能由此开关的采集传感器原因所引起。